Case Based Learning Teaching Methodology in Undergraduate Health Sciences
Notice bibliographique
Résumé
Case-based learning (CBL) is an interactive teaching approach involving small-group discussion to determine a range of solutions for a presented patient case. In light of the success that the approach has achieved in numerous professional and undergraduate programs, a pilot project was introduced in 2009 by senior health sciences students, who acted as CBL facilitators, at the University of Ottawa for undergraduate courses in the Interdisciplinary School of Health Sciences (ISHS). In collaboration with faculty professors, the facilitators developed CBL sessions consisting of patient cases that were reflective of the core objectives of health sciences courses. A total of 144 undergraduate students from three ISHS courses took part in these sessions; they were evaluated based on the calibre of their participation and a quiz. The quiz consisted of 5 questions that evaluated the students’ mastery of the concepts covered in the CBL session. The students also completed an evaluation of the pilot project. On a nominal scale of one to five, the students on average scored 4.13 out of a possible 5.00 (SD 1.48) marks on the quiz. In the evaluation, the students rated the project as having an overall learning benefit of 3.82 on a nominal scale of one to four. The evaluation indicates that the students perceived the program as having significant learning value and the quiz marks confirmed that CBL promoted the application of lecture content to practical scenarios. These preliminary findings suggest that implementing CBL in ISHS would enhance students’ academic experience. Further sessions based on this model would improve from more rigorous pre- and post- session assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».